# coding=utf-8

"""

2. 在1基础上，将前景目标进行分割，进一步使用不同颜色矩形框标记，并在命令行窗口中输出每个矩形框的位置和大小。
结果分析：
1) 测试视频（vtest.avi）共有 795 帧
2) 每 50 帧截取一次前景(含不同颜色矩形框标记，矩形框上有编号，画面左上角显示为第几帧及矩形框数目)
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-50.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-100.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-150.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-200.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-250.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-300.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-350.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-400.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-450.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-500.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-550.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-600.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-650.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-700.jpg
https://gitee.com/skyrookieyu/csdn_ai25_week3/blob/master/Objects-750.jpg
3) 各帧中每个矩形框的位置和大小列在整份报告的最下面

"""

import cv2 as cv
import copy
import numpy as np
import random

videoFilename = r'vtest.avi'  # 测试视频
cap = cv.VideoCapture()
cap.open(videoFilename)
if not cap.isOpened():
    print("Sorry, can't open video file - {}".format(videoFilename))
    exit(-1)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 用于形态学的的算子构建，第一个参数便是内核的形状（矩形，交叉形，椭圆形）
fgbg = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()  # 实例化混合高斯模型
thresh = 200
COLORS = ((0xff, 0, 0),  # BLUE
          (0, 0xff,  0),  # GREEN
          (0, 0, 0xff),  # RED
          (0xff, 0x7f, 0),  # ORANGE
          (0xff, 0xff, 0),  # YELLOW
          (0x82, 0, 0x4b),  # CYAN
          (0xd3, 0, 0x94))  # PURPLE

frameCount = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    frameCount += 1
    fgMask = fgbg.apply(frame)
    fgMask = cv.morphologyEx(fgMask, cv.MORPH_OPEN, kernel)  # 开运算，去噪点。
    #_, fgMask = cv.threshold(fgMask, 30, 0xff, cv.THRESH_BINARY)

    bgImage = fgbg.getBackgroundImage()

    _, cnts, _ = cv.findContours(fgMask.copy(), cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    random.seed('1234567890987654321')
    count = 0
    for c in cnts:
        area = cv.contourArea(c)
        if area < thresh:
            continue
        count += 1

        x, y, w, h = cv.boundingRect(c)
        #cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0, 0xff, 0), 2)
        cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), COLORS[random.randint(0, 6)], 2)
        cv.putText(frame, str(count), (x, y), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.4, (0, 225, 0), 1)  # 在前景框上标上编号
        print("第 {} 个前景目标的坐标为：（{},{}），大小为：{}*{}".format(count, x, y, w, h))

    print('第 {} 帧共检测到 {} 个目标'.format(frameCount, count))
    cv.putText(frame, "Frame {} with {} Objs".format(frameCount, count), (20, 20), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.6,
               (0, 255, 0), 1)
    cv.imshow('frame', frame)
    cv.imshow('background', bgImage)
    cv.imshow('foreground', fgMask)
    if frameCount % 100 == 0:
        cv.imwrite('{}-{}.jpg'.format("Color", frameCount), frame)

    key = cv.waitKey(30)
    if key == 27:
        break

cap.release()
cv.destroyAllWindows()

'''

第 1 个前景目标的坐标为：（0,0），大小为：768*576
共检测到 1 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（631,240），大小为：55*88
第 2 个前景目标的坐标为：（253,218），大小为：51*92
第 3 个前景目标的坐标为：（497,172），大小为：28*66
第 4 个前景目标的坐标为：（506,157），大小为：22*31
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（631,241），大小为：56*86
第 2 个前景目标的坐标为：（257,219），大小为：52*90
第 3 个前景目标的坐标为：（496,157），大小为：34*81
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（645,296），大小为：35*39
第 2 个前景目标的坐标为：（611,240），大小为：37*91
第 3 个前景目标的坐标为：（264,232），大小为：19*48
第 4 个前景目标的坐标为：（279,216），大小为：31*85
第 5 个前景目标的坐标为：（494,159），大小为：36*79
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（592,241），大小为：45*88
第 2 个前景目标的坐标为：（284,214），大小为：32*62
第 3 个前景目标的坐标为：（491,161），大小为：31*78
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（586,241），大小为：41*86
第 2 个前景目标的坐标为：（286,212），大小为：36*49
第 3 个前景目标的坐标为：（483,163），大小为：38*80
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（588,239），大小为：24*86
第 2 个前景目标的坐标为：（295,212），大小为：41*86
第 3 个前景目标的坐标为：（481,164），大小为：29*80
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（587,237），大小为：21*75
第 2 个前景目标的坐标为：（302,213），大小为：30*70
第 3 个前景目标的坐标为：（485,164），大小为：15*67
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（560,238），大小为：36*93
第 2 个前景目标的坐标为：（310,211），大小为：24*73
第 3 个前景目标的坐标为：（478,164），大小为：28*68
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（748,372），大小为：20*44
第 2 个前景目标的坐标为：（544,239），大小为：46*95
第 3 个前景目标的坐标为：（312,209），大小为：24*87
第 4 个前景目标的坐标为：（480,202），大小为：18*37
第 5 个前景目标的坐标为：（472,165），大小为：25*42
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（746,303），大小为：22*110
第 2 个前景目标的坐标为：（527,238），大小为：59*98
第 3 个前景目标的坐标为：（318,208），大小为：47*86
第 4 个前景目标的坐标为：（464,167），大小为：28*84
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（718,298），大小为：50*108
第 2 个前景目标的坐标为：（530,236），大小为：38*98
第 3 个前景目标的坐标为：（324,207），大小为：46*86
第 4 个前景目标的坐标为：（463,168），大小为：34*83
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（731,295），大小为：37*113
第 2 个前景目标的坐标为：（514,236），大小为：42*99
第 3 个前景目标的坐标为：（331,204），大小为：34*85
第 4 个前景目标的坐标为：（464,168），大小为：24*80
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（719,293），大小为：49*109
第 2 个前景目标的坐标为：（496,238），大小为：64*98
第 3 个前景目标的坐标为：（335,202），大小为：33*74
第 4 个前景目标的坐标为：（449,170），大小为：31*85
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（488,308），大小为：32*23
第 2 个前景目标的坐标为：（713,290），大小为：55*117
第 3 个前景目标的坐标为：（509,236），大小为：31*90
第 4 个前景目标的坐标为：（346,201），大小为：34*83
第 5 个前景目标的坐标为：（439,171），大小为：37*83
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（711,287），大小为：57*117
第 2 个前景目标的坐标为：（372,253），大小为：28*27
第 3 个前景目标的坐标为：（464,236），大小为：65*99
第 4 个前景目标的坐标为：（341,200），大小为：41*84
第 5 个前景目标的坐标为：（438,172），大小为：37*84
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（705,283），大小为：56*113
第 2 个前景目标的坐标为：（472,236），大小为：52*92
第 3 个前景目标的坐标为：（346,198），大小为：42*89
第 4 个前景目标的坐标为：（441,171），大小为：39*77
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（699,276），大小为：69*114
第 2 个前景目标的坐标为：（447,236），大小为：73*95
第 3 个前景目标的坐标为：（351,207），大小为：58*74
第 4 个前景目标的坐标为：（432,172），大小为：26*84
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（693,275），大小为：73*117
第 2 个前景目标的坐标为：（391,240），大小为：38*26
第 3 个前景目标的坐标为：（443,233），大小为：56*98
第 4 个前景目标的坐标为：（364,194），大小为：36*85
第 5 个前景目标的坐标为：（431,176），大小为：23*39
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（748,344），大小为：20*39
第 2 个前景目标的坐标为：（693,277），大小为：54*107
第 3 个前景目标的坐标为：（740,273），大小为：23*24
第 4 个前景目标的坐标为：（438,232），大小为：48*94
第 5 个前景目标的坐标为：（364,194），大小为：65*83
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（652,272），大小为：104*106
第 2 个前景目标的坐标为：（728,268），大小为：27*55
第 3 个前景目标的坐标为：（432,232），大小为：56*95
第 4 个前景目标的坐标为：（362,193），大小为：67*87
第 5 个前景目标的坐标为：（413,173），大小为：14*30
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（651,270），大小为：101*105
第 2 个前景目标的坐标为：（725,266），大小为：23*51
第 3 个前景目标的坐标为：（393,241），大小为：35*23
第 4 个前景目标的坐标为：（434,230），大小为：42*98
第 5 个前景目标的坐标为：（366,191），大小为：36*83
第 6 个前景目标的坐标为：（406,174），大小为：20*62
共检测到 6 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（729,331），大小为：21*44
第 2 个前景目标的坐标为：（416,295），大小为：14*24
第 3 个前景目标的坐标为：（656,269），大小为：80*103
第 4 个前景目标的坐标为：（719,266），大小为：22*54
第 5 个前景目标的坐标为：（432,233），大小为：32*90
第 6 个前景目标的坐标为：（368,173），大小为：55*104
共检测到 6 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（719,326），大小为：24*44
第 2 个前景目标的坐标为：（640,261），大小为：93*115
第 3 个前景目标的坐标为：（432,242），大小为：30*76
第 4 个前景目标的坐标为：（371,175），大小为：60*145
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（631,259），大小为：106*112
第 2 个前景目标的坐标为：（432,243），大小为：28*71
第 3 个前景目标的坐标为：（375,175），大小为：56*137
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（631,259），大小为：64*108
第 2 个前景目标的坐标为：（692,256），大小为：32*103
第 3 个前景目标的坐标为：（432,242），大小为：17*73
第 4 个前景目标的坐标为：（383,175），大小为：48*135
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（688,322），大小为：26*36
第 2 个前景目标的坐标为：（647,256），大小为：74*109
第 3 个前景目标的坐标为：（373,175），大小为：57*132
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（627,256），大小为：87*108
第 2 个前景目标的坐标为：（373,175），大小为：57*133
共检测到 2 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（616,267），大小为：94*89
第 2 个前景目标的坐标为：（679,250），大小为：25*51
第 3 个前景目标的坐标为：（382,176），大小为：48*131
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（612,253），大小为：87*103
第 2 个前景目标的坐标为：（674,248），大小为：28*55
第 3 个前景目标的坐标为：（384,211），大小为：45*94
第 4 个前景目标的坐标为：（377,177），大小为：25*38
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（612,306），大小为：83*49
第 2 个前景目标的坐标为：（622,252），大小为：45*66
第 3 个前景目标的坐标为：（670,247），大小为：26*52
第 4 个前景目标的坐标为：（381,225），大小为：48*78
第 5 个前景目标的坐标为：（377,178），大小为：27*36
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（667,309），大小为：25*36
第 2 个前景目标的坐标为：（402,265），大小为：27*32
第 3 个前景目标的坐标为：（674,260），大小为：11*39
第 4 个前景目标的坐标为：（609,250），大小为：64*104
第 5 个前景目标的坐标为：（659,247），大小为：18*28
第 6 个前景目标的坐标为：（381,213），大小为：34*55
第 7 个前景目标的坐标为：（379,178），大小为：29*36
共检测到 7 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（665,308），大小为：22*35
第 2 个前景目标的坐标为：（402,265），大小为：27*32
第 3 个前景目标的坐标为：（607,249），大小为：61*104
第 4 个前景目标的坐标为：（653,244），大小为：24*24
第 5 个前景目标的坐标为：（376,215），大小为：39*52
第 6 个前景目标的坐标为：（379,191），大小为：29*19
共检测到 6 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（409,262），大小为：20*32
第 2 个前景目标的坐标为：（604,246），大小为：72*107
第 3 个前景目标的坐标为：（649,242），大小为：17*24
第 4 个前景目标的坐标为：（379,219），大小为：35*48
第 5 个前景目标的坐标为：（375,178），大小为：35*39
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（600,240），大小为：68*108
第 2 个前景目标的坐标为：（380,217），大小为：49*73
第 3 个前景目标的坐标为：（377,177），大小为：34*42
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（599,240），大小为：65*104
第 2 个前景目标的坐标为：（381,219），大小为：49*69
第 3 个前景目标的坐标为：（374,178），大小为：40*50
共检测到 3 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（433,249），大小为：21*28
第 2 个前景目标的坐标为：（589,237），大小为：70*106
第 3 个前景目标的坐标为：（381,219），大小为：48*67
第 4 个前景目标的坐标为：（391,182），大小为：23*37
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（433,252），大小为：24*24
第 2 个前景目标的坐标为：（587,235），大小为：64*105
第 3 个前景目标的坐标为：（380,218），大小为：49*64
第 4 个前景目标的坐标为：（390,182），大小为：24*34
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（408,251），大小为：21*30
第 2 个前景目标的坐标为：（433,241），大小为：26*35
第 3 个前景目标的坐标为：（581,237），大小为：56*99
第 4 个前景目标的坐标为：（620,234），大小为：27*49
第 5 个前景目标的坐标为：（380,216），大小为：28*47
第 6 个前景目标的坐标为：（388,183），大小为：27*36
共检测到 6 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（623,290），大小为：14*41
第 2 个前景目标的坐标为：（751,286），大小为：17*117
第 3 个前景目标的坐标为：（408,245），大小为：21*33
第 4 个前景目标的坐标为：（566,232），大小为：74*101
第 5 个前景目标的坐标为：（381,216），大小为：33*40
第 6 个前景目标的坐标为：（434,194），大小为：42*82
共检测到 6 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（733,280），大小为：35*114
第 2 个前景目标的坐标为：（408,247），大小为：21*32
第 3 个前景目标的坐标为：（561,229），大小为：75*104
第 4 个前景目标的坐标为：（381,217），大小为：25*39
第 5 个前景目标的坐标为：（433,192），大小为：44*83
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（730,326），大小为：38*65
第 2 个前景目标的坐标为：（746,280），大小为：22*45
第 3 个前景目标的坐标为：（557,224），大小为：73*110
第 4 个前景目标的坐标为：（381,219），大小为：26*43
第 5 个前景目标的坐标为：（434,190），大小为：42*81
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（730,278），大小为：38*122
第 2 个前景目标的坐标为：（556,225），大小为：68*107
第 3 个前景目标的坐标为：（382,219），大小为：47*48
第 4 个前景目标的坐标为：（434,188），大小为：43*80
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（720,272），大小为：40*117
第 2 个前景目标的坐标为：（545,224），大小为：76*103
第 3 个前景目标的坐标为：（383,217），大小为：34*38
第 4 个前景目标的坐标为：（435,187），大小为：42*79
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（712,270），大小为：43*119
第 2 个前景目标的坐标为：（537,224），大小为：79*99
第 3 个前景目标的坐标为：（381,216），大小为：19*38
第 4 个前景目标的坐标为：（438,185），大小为：37*80
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（707,269），大小为：42*120
第 2 个前景目标的坐标为：（532,221），大小为：86*102
第 3 个前景目标的坐标为：（379,215），大小为：20*39
第 4 个前景目标的坐标为：（445,183），大小为：28*79
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（700,321），大小为：44*67
第 2 个前景目标的坐标为：（708,268），大小为：34*56
第 3 个前景目标的坐标为：（529,220），大小为：81*100
第 4 个前景目标的坐标为：（380,218），大小为：19*37
第 5 个前景目标的坐标为：（444,181），大小为：30*79
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（698,262），大小为：32*117
第 2 个前景目标的坐标为：（378,220），大小为：21*40
第 3 个前景目标的坐标为：（498,216），大小为：105*99
第 4 个前景目标的坐标为：（443,180），大小为：27*76
共检测到 4 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（693,259），大小为：32*117
第 2 个前景目标的坐标为：（378,221），大小为：20*34
第 3 个前景目标的坐标为：（498,216），大小为：107*98
第 4 个前景目标的坐标为：（447,208），大小为：23*46
第 5 个前景目标的坐标为：（440,179），大小为：27*29
共检测到 5 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（677,258），大小为：43*116
第 2 个前景目标的坐标为：（446,223），大小为：21*28
第 3 个前景目标的坐标为：（378,219），大小为：20*36
第 4 个前景目标的坐标为：（495,216），大小为：109*98
第 5 个前景目标的坐标为：（438,176），大小为：24*29
共检测到 5 个目标
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第 1 个前景目C:\Users\ilove\Anaconda3\envs\tfl1.14\python.exe C:/Users/ilove/PycharmProjects/Week3/HW2.py
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第 786 帧共检测到 7 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（388,267），大小为：43*107
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第 5 个前景目标的坐标为：（221,164），大小为：41*83
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第 7 个前景目标的坐标为：（731,48），大小为：37*49
第 787 帧共检测到 7 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（389,269），大小为：42*106
第 2 个前景目标的坐标为：（577,218），大小为：83*148
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第 5 个前景目标的坐标为：（642,139），大小为：46*71
第 6 个前景目标的坐标为：（732,48），大小为：36*49
第 788 帧共检测到 6 个目标
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第 789 帧共检测到 7 个目标
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第 790 帧共检测到 7 个目标
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第 792 帧共检测到 6 个目标
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第 793 帧共检测到 6 个目标
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第 5 个前景目标的坐标为：（648,145），大小为：36*71
第 6 个前景目标的坐标为：（732,48），大小为：36*49
第 794 帧共检测到 6 个目标
第 1 个前景目标的坐标为：（437,275），大小为：51*109
第 2 个前景目标的坐标为：（602,232），大小为：80*147
第 3 个前景目标的坐标为：（386,161），大小为：37*75
第 4 个前景目标的坐标为：（214,157），大小为：57*116
第 5 个前景目标的坐标为：（647,145），大小为：38*75
第 6 个前景目标的坐标为：（732,48），大小为：36*49
第 795 帧共检测到 6 个目标

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